A. 生活中有哪些大数据
网络日志抄、传感器袭网络、社会网络、社会数据、互联网文体和文件、呼叫详细记录、天文学、医疗记录,篮球比赛中利用大数据对球员的个人在比赛场上的数据分析。
通过收集普通家庭的能耗数据,大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通数据的收集处理,大数据技术能实现城市交通的优化。这些都是大数据在生活中的应用。
(1)2016大数据的例子扩展阅读:
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的价值体现在以下几个方面:
1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
B. 生活中的大数据例子
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
目前位于美国加利福尼亚州的PredPol公司在某种程度上把利用大数据预测犯罪变成了现实。
PredPol 推出的犯罪活动预测软件主界面是一张城市地图,看起来与谷歌地图相似。它会根据某一地区过往的犯罪活动统计数据,借助特殊算法,计算出某地发生犯罪的概率、犯罪类型,以及最有可能犯罪的时间段。
它还可以用红色方框表示需要提高警惕的犯罪“热点”地区,警方可以通过个人电脑、手机或平板电脑对其进行在线查看。
犯罪预测软件实际上是从地震预测软件进化而来的,它能处理大量犯罪数据,尤其是犯罪地点和犯罪时间,然后再联系已知的犯罪行为,比如窃贼通常倾向于在他们最熟悉的社区犯罪等,最终给出一个较为完善的结果。
每次运算结束后,犯罪预测软件会给出一张画出了红色方框的地图,这些红色方框代表盗窃行为可能发生的“热点”地区,有些时候这些区域能准确地缩小至很小的范围。
警察局的上司会吩咐属下,当他们没在处理报警电话时,就应该花时间在这些高危区域中巡逻,最好是每两小时巡逻至少15分钟。这样做的重点更在于通过在软件画出的高危区中高调巡逻而降低犯罪,而非等案子发生后破案。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
Google流感趋势(Google Flu Trends,GFT)是Google于2008年推出的一款预测流感的产品。Google认为,某些搜索字词有助于了解流感疫情。Google流感趋势会根据汇总的Google搜索数据,近乎实时地对全球当前的流感疫情进行估测。
3、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
目前手机移动网络实现了城乡空间区域的全覆盖,城乡人口中手机终端的持有率和使用率已经达到相当高的比例,手机定位数据契合了城乡人口空间分布与活动规律的分析需求。
根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况,将手机用户时间序列的移动信号数据,映射至现实的地理空间位置,即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹,从而挖掘得到人口空间分布与活动联系特征信息。
4、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
(2)2016大数据的例子扩展阅读
经李克强总理签批,2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),系统部署大数据发展工作。
《纲要》明确,推动大数据发展和应用,在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式,建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制,构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系,开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局,培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。
C. 关于大数据应用有什么例子
大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之:医疗行业
Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之:能源行业
智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。
有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。
维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
D. 大数据的应用案例以及未来发展趋势
赶超发达国家的重要机遇
半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度,不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学,创造出来大数据这个概念,如今,这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代,移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围,各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器、智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据,大数据时代已经到来。
当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长,大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。其发展特点,一是数据量呈现指数级增长。二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同,如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量,通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储,这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长,例如在各部门和地区之间,企业正在加快收集数据的步伐,推动了传统的事务数据库的增长;医疗卫生等面向消费者的行业中,多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长;社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长,并将继续推动数据池的迅速扩张。
发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。只要条件具备,发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。例如,亚洲地区移动手机用户最多,终端设备最多,其中中国设备数量最多,个人位置数据在亚洲已经领先。此外,在IT资产方面,尽管一些新兴市场组织落后于发达市场,但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。大数据的应用不仅仅是商务,通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用,大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景,包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力,我国独特的位势和经济社会高速稳定发展,给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。
信息服务业发展的重要推力
研究表明,大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。
例如医疗卫生行业,能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗,从而降低系统成本、提高工作效率,改进和提升治疗质量;公共管理领域,能够利用大数据有效推动税收工作开展,提高教育部门和就业部门的服务效率;零售业领域,通过在供应链和业务方面使用大数据,能够改善和提高整个行业的效率;市场和营销领域,能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品以满足自身的需求,提高附加值。数据已经成为可以与物质资产和人力资产相提并论的重要的生产要素,伴随着信息化发展,企业将收集更多的信息,从而带来数据呈现指数级的增长。大数据在同时为商业和消费者创造价值方面有巨大的发展潜力。
大数据应用能够发挥重要的经济作用,不但有利于私人商业活动,更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值,提高企业和公共部门的生产率与竞争力,并为消费者创造大量的经济剩余。例如,能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量。麦卡锡公司研究报告指出,预计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元,能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%,充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高。估计欧洲发达经济体可以节省开支超过1000亿欧元,其中尚不包括可以用来减少欺诈、错误以及税差的影响作用。可以预见的是,随着人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果进行深入分析的能力超过以往,随着越来越尖端技术的软件与不断提高的计算能力相结合,从数据中提取洞见的能力也在显著提高。
大数据及其开发利用能够催生新的产业形态,拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值,可以形成和应用于各行业的关键发现,大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值,许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力,减少浪费,增加透明度,并促进新想法和新见解的产生。其价值一是提高透明度,让利益相关方能够更加容易地及时获取信息,例如在公安部门,让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据,就可大大降低搜索和处理时间;在制造业,整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程,可以显著缩短产品上市时间并提高质量。二是可以通过实验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。随着组织创造并存储更多数字形式的交易数据,并以实时或接近实时的方式收集更多准确而详细的绩效数据,组织能够通过安排对比实验,运用数据分析获取更好的决策,例如在线零售商,通过将流量和销售结合的试验论证决定价格调整和促销活动的制定。三是更加精准地组织市场,根据客户需求细分人群。利用大数据使组织能够对人群进行非常具体的细分,以便精确地定制产品和服务以满足用户需求。例如在公共部门如公共劳动力机构,利用大数据为不同的求职者提供工作培训服务,确保采用最有效和最高效的干预措施使不同的人重返工作岗位。四是可以协助决策者更加科学地进行决策。大数据的自动处理能够更好地为决策者提供更加精准恰当的决策支持,通过对大数据的自动处理来替换或支持人为决策。有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更有效的决策。五是能够创新商业模式、产品和服务。例如在医疗保健领域,通过分析病人的临床和行为数据已经创造了瞄准最适当群体的预防保健项目。例如互联网公司收集大量的在线行为数据,创新速度非常快。
应组织实施大数据产业专项
发展大数据及其相关服务业具有重要意义,有望使各个行业产生更多收益。随着我国经济和社会信息化的高速发展,不仅信息产业自身获取了巨大的数据池,各个行业都存在利用大数据获取价值的潜力。大数据促使信息化建设模式大转变,结构化数据向非结构化数据演进,使得未来IT投资重点不再是建系统为核心,而是围绕大数据为核心。政府和企业决策者应对大数据发展研究制定发展战略和策略给予高度重视。
大数据真正的问题是大数据应用,让大数据更有意义。目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑,解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展,但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展,这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。非结构化海量信息的智能化处理包括自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等。例如2012年3月29日白宫发布美国政府的大数据计划:通过提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力,承诺帮助加快在科学与工程中的步伐,加强国家安全,并改变教学研究。
由此,我们提出组织实施大数据产业专项的初步设想。一是围绕拓展新兴信息服务业态,组织实施以大数据示范、加工、处理、整合和深加工的信息资源与内容服务业示范工程,面向重点行业和重点民生领域包括金融证券、医疗卫生、税务海关、交通运输、社会保障、电子商务等领域,开展大数据重大应用示范,提升基于大数据的公共服务能力;二是加快推动北斗导航核心技术研发和产业化,推动北斗导航与移动通信、地理信息、卫星遥感、移动互联网等融合发展,支持位置信息服务市场拓展,完善北斗导航基础设施,推进服务模式和产品创新,在重点区域和领域开展示范应用;三是大力发展地理信息产业,拓宽地理信息服务市场,推进大数据技术和服务模式融合创新,支持大数据服务创新和商业模式创新;四是组织实施基于大数据的信息内容加工服务业典型示范工程,包括关键技术产品产业化和大数据生产、转换、加工、投送平台及专用工具的产业化项目,为丰富信息消费内容产品供给提供支撑;五是组织实施自主可控的大数据关键技术产品产业化项目,主要包括商业智能、数据仓库、数据集市、元数据、可视化技术等。
E. 有哪些大数据分析案例
如下:
1. 大数据应用案例之:医疗行业
1)Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
2)大数据配合乔布斯癌症治疗
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此,他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本,而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药,最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。
2. 大数据应用案例之:能源行业
1)智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。
通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。
因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。
2)丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据,系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,分析出应该在哪里设置涡轮发电机,事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中,准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。
为了锁定最理想的位置,Vestas分析了来自各方面的信息:风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势,帮助其客户实现投资回报的最大化。
3. 大数据应用案例之:通信行业—通过大数据分析挽回核心客户
法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商,希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。
他们决定进行客户细分,方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录,特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类,如:“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。
这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题,如:哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法,公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。
4、大数据应用案例之:零售业—大数据帮零售企业制定促销策略
北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃,产品总数达到3万多种,产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多,成本变化比较频繁,一年之中,变化可达四次之多。
结果,每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队,希望透过分析消费者的购买记录和相关信息,提高定价的准确度和响应速度。
定价团队的分析围绕着三个关键维度:
1)数量:团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录,从客户不同维度分析,了解客户对每种产品种类的最高接受能力,从而为产品定出最佳价位。
2)多样性:团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外,他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券,团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪,从而判断他们对于公司的促销活动是否满意,并微调促销策略。
3)速度:为了实现价值最大化,团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录,为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券,为客户带来便利性和惊喜。
透过这一系列的活动,团队提高了定价的准确度和响应速度,为零售商新增销售额和利润数千万美元。
5、大数据应用案例之:网络营销行业(SEM)
很多企业在做SEM的过程中,都有这样的感触:每年都会花费大量的预算在SEM推广中,但是因为关键词投入产出无法可视化,常常花了很多钱却不见具体的回报。
在竞争如此激烈的SEM市场中,企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广,例如BDP,来帮企业节省不必要的支出,提升整体的经营绩效。
企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案,打通各个搜索引擎营销(SEM)、在线客服系统和CRM系统,营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术,简单拖拽即可生成报表,观察每一个关键词的投入和产出,分析每一个页面的转化,有效降低投放成本。
通过BDP实况分析数据,可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名,并对其进行可视化的分析,实时监控自己和竞争对手的投放情况,了解对手的投放策略,支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段,及时调整策略。知已知彼,才能百战不殆。
6、大数据应用案例之:电商行业
意料之外:胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示,中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%,其中又以75B的销量最好,其次是A罩杯,购买占比达25.26%,C罩杯只有8.96%。
虽然淘宝数据平台不能代表一切,但是结合现实来看,这个也具有普遍的代表性,只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中,黑色最为畅销,黑色绝对是百搭,每个女性必备。
从省市排名,胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考,为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。
7、大数据应用案例之:娱乐行业
微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年,微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德(David Rothschild)利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个,成为人们津津乐道的话题。
今年罗斯柴尔德再接再厉,成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个,继续向人们展示现代科技的神奇魔力。
总的来说,大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境,而是彻底扭转整个竞争环境,带来新机遇,企业需要应势而变。企业只有认识到这一点,使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据,才能在长期竞争中成为终极赢家。
F. 大数据改变我们生活的五个例子
大数据改变我们生活的五个例子
在科技世界里,我们经常谈论如何利用大数据来做大生意。但在国家地理杂志和时代杂志的前摄影师Rick Smolan撰写的《The Human Face of Big Data》一书(该书将于11月20日出版)中,他讲述了大数据如何改变我们生活的一些例子。
Smolan称,大数据的意义不亚于1993年的互联网,但在社会影响上更大。以下则是与我们的生活息息相关的五个例子:
心脏病患者的风险监控
麻省理工学院、密歇根大学和一家妇女医院创建了一个计算机模型,可利用心脏病患者的心电图数据进行分析,预测在未来一年内患者心脏病发作的几率。在过去,医生只会花30秒钟来观看用户的心电图数据,而且缺乏对之前数据的比较分析,这使得医生对70%的心脏病患者再度发病缺乏预判,而现在通过机器学习和数据挖掘,该模型可以通过累积的数据进行分析,发现高风险指标。
“魔毯”病人的监控
“魔毯”是GE和Intel联合开发的一个项目,其原型使用家中地毯内装的传感器感应缺乏人照料的老人下床和行走的速度和压力,一旦这些数据发生异常则对老人的亲人发送一个警报。虽然内置传感器装置对大多数人来讲依然昂贵,但Smolan称由于这些对自身数据量化的小工具越来越受到欢迎,用户可以清楚了了解和改变他们的行为,改善他们的健康状况。
应用级家庭能源监测
在节约用电的公益广告中我们往往可以看到我们浪费的电能有多大的例子。或许很多人还不知道,仅仅是DVR一款产品就消耗了美国家庭用电量的11%,因此华盛顿大学教授、MacArthur研究员Shwetak Patel开发了一款叫做ElectriSense的装置,该款装置可以像插头一样插入家中的充电插座,即可通过家电产品在使用Shitter造成的电磁频率干扰提醒用户如何节约电能。贝尔金(Belkin)国际已经购买了这一技术并将于近期开发出商用产品。
利用GPS数据了解交通状况
如同有首歌唱得好,下雨时总是难以打到出租车。而在新加坡与麻省理工联合进行的一项研究中,研究员Oliver Senn则提出,出租车司机可以在恶劣天气提前将车靠边,从而拉到更多乘客。在进一步研究他还发现,新加坡出租车司机必须预交一笔1000美元的事故保证金,最初一旦发生事故,司机第二天即可获得赔付,而现在赔付时间被延长到了数月之久,这导致司机在下雨等恶劣天气时选择磨洋工。该研究对这一政策提出了质疑,这也是大数据如何帮助城市规划者们如何了解厄更好改善城市交通的一个例子。
早期天气警报
现在我们可以从电视甚至智能手机上接收到天气警报,但WeatherBug应用开发商Earth Networks称,现在全球人口已经高达70亿,尚有60亿人未能在恶劣天气状况前接收到预警(在非洲、南美洲和亚洲等欠发达国家和地区尤其严重)。该公司利用遍布全球的数万个传感器,监测温度、风力和雷电的变化情况,给用户提供领先的恶劣天气分析及预警。
以上是小编为大家分享的关于大数据改变我们生活的五个例子的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
G. 生活中的大数据有哪些例子
一、在金融行业的应用
金融行业应该是运用大数据技术最频繁的一个行业,证券和银行经常会运用大数据技术进行数据分析,通过对数据的监控和分析,有效规避风险。
金融行业面临的行业挑战有很多,证券欺诈预警,超高金融分析,信用卡欺诈和企业信用风险等一系列数据数据风险挑战,行业内面临的种种问题,都需要大数据发挥其预测的核心功能,有效规避风险。
二、在娱乐媒体的运用
大数据行业在各个行业都有涉足,举一个简单的例子,通过社交媒体明星粉丝数量分析和行业内新闻动态,可以预测影视视频的播放量和受喜爱程度;通过智能产品的点击数量和浏览量,可以推测用户的个性偏好,并且推荐其喜爱的产品。
前段时间大火的美剧《纸牌屋》,通过大数据分析,选取适合网友的视频偏好和明星选择,造成轰动的播放量。大数据在社交媒体和娱乐行业的大数据分析,一部分也在引导观众和粉丝,让其为娱乐产业消费。
三、在医疗行业的运用
iPhone用户手机上都有这个功能,通过健康APP里的健康步数统计和锻炼情况,为你记录你的健康状况,并且预测可能发生的疾病,这就是在运用大数据技术,通过一系列的记录分析,预测可能要发生的事情并且及时解决。
医疗行业可以通过用户的身体情况和大量病例数据,分析提高医疗行业的监控力度,并且进行有效检测,降低用户的患病率。
四、提高体育成绩
现在很多运动员在训练的时候应用大数据技术来分析。很多精英运动队还追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠,以及社交对话来监控其情感状况。
五、医疗保健
大数据可以更好的去理解和预测疾病。人们戴上智能手表等可以产生的数据一样,大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理,同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。
大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况,通过记录和分析婴儿的心跳,医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。
H. 大数据是举个例子
你好
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处内理的数据集容合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
简单的例子:马云能从某宝的订单系统中拉出,全国每个省女性平均罩杯大小的数据。
I. 关于大数据应用有什么例子
1、关能源行业大数据应用
计算居民用电量。
2、职业篮球赛大数据应用
专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况,然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据,找到对手的弱点。
3、保险行业大数据应用
集中处理所有的客户信息。
J. 大数据时代,几个例子告诉你什么叫大数据
例子:比如,阿里来每天都在收集源每一个淘宝用户的各个方面的信息参考(千人千面)。然后再用大数据算法来推荐给你现在需要的产品,或者广告,这个就是大数据。我说的是最浅显的一种大数据。 大数据就没有隐私,手机里的APP都回收集你的一切的数据,一切的数据,这样呢,你在淘宝上看了看一款手机,那么当你关了淘宝,打开了今日头条,你如果注意的话,你会发现,头条今日推荐你的广告就是手机,文章内容也会偏向手机之内的。这就是大数据。
所谓大数据无非就是一大堆数据。
小的 1、2 G,多的上千、上万 G
用户行为
用户习惯
怎么才能从用户身上赚到钱。